Calculateur de Percentile
Trouvez la valeur à n’importe quel percentile d’un jeu de données, ainsi que les quartiles et le rang.
Saisissez les nombres séparés par des virgules, des espaces ou des retours à la ligne.
Calculé selon la méthode d'interpolation linéaire.
Quartiles et étendue
| Statistique | Valeur |
|---|---|
| Minimum | |
| Premier quartile (Q1, 25e) | |
| Médiane (Q2, 50e) | |
| Troisième quartile (Q3, 75e) | |
| Maximum | |
| Écart interquartile (IQR) |
Qu'est-ce qu'un percentile ?
Un percentile est une valeur en dessous de laquelle se situe un certain pourcentage des observations d'un ensemble de données. Par exemple, le 90e percentile est la valeur en dessous de laquelle se trouvent 90 % des données. Les percentiles sont largement utilisés pour interpréter les résultats de tests, les courbes de croissance, les salaires et d'autres classements, car ils décrivent la position relative au sein d'un groupe.
La méthode d'interpolation linéaire
Ce calculateur utilise la méthode d'interpolation linéaire. Les données sont d'abord triées par ordre croissant. Pour un percentile p et n valeurs, un rang fractionnaire est calculé et le résultat est interpolé entre les deux points de données les plus proches :
- Étape 1 : Triez les valeurs par ordre croissant.
- Étape 2 : Calculez le rang :
rang = (p / 100) × (n − 1). - Étape 3 : Soit
i = floor(rang)etf = rang − i(la partie fractionnaire). - Étape 4 : Interpolez :
valeur = trié[i] + f × (trié[i+1] − trié[i]), en bornant aux extrémités.
Quartiles et IQR
Les quartiles sont simplement les 25e (Q1), 50e (médiane, Q2) et 75e (Q3) percentiles, qui divisent les données triées en quatre parties égales. L'écart interquartile (IQR = Q3 − Q1) mesure la dispersion des 50 % centraux des données et constitue un indicateur robuste de la variabilité qui n'est pas faussé par les valeurs aberrantes extrêmes.
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Remarque : ce calculateur filtre automatiquement les valeurs non numériques. Assurez-vous que vos données sont saisies correctement pour obtenir des résultats précis. Les percentiles doivent être considérés avec d'autres mesures pour une analyse complète des données.